Storage შერკინება — 20 ოქტომბერი, 2024

1

Milvus AI

ღია წყარო ვექტორული ბაზა, შექმნილი მასშტაბური მსგავსების ძიებისთვის და AI აპლიკაციებისათვის

4.5 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Milvus AI არის ღია წყაროს მქონე ვექტორული ბაზა, რომელიც შექმნილია მაღალი‑განზომილებიანი ვექტორული ემბედინგების დიდი კოლექციების შენახვის, ინდექსირებისა და ძებნისთვის. იგი მხარს უჭერს გამოყენების შემთხვევებს, როგორიცაა სემანტიკური ძებნა, რეკომენდაციის სისტემები, retrieval‑augmented generation (RAG), გამოსახულებების და ვიდეოების ძებნა, და ანომალიური ამოცნობა. Milvus cloud‑native, distributed architecture‑ით აშენებულია, რომელიც მხარს უჭერს میلیاردის რაოდენობით ვექტორს დაბალი‑ლატენსის შეკვეთებით (low‑latency queries) და მრავალი ინდექსის ტიპს უზრუნველყოფს, რათა შეინარჩუნოს სიჩქარე, ზუსტიობა და რესურსების გამოყენება. იგი ინტეგრირებულია პოპულარულ AI framework‑ებთან და embedding model‑ებთან, რაც მას პოპულარულ არჩევანს ხდის გუნდებისთვის, რომლებიც წარმოების‑ხარისხიანი AI pipelines‑ებს ააშენებენ. Milvus AI შეიძლება იყოს ლოკალურად, Kubernetes-ზე, ან Zilliz Cloud-ით მენეჯდ სერვისად გამოყენებული, რაც დეველოპერებს აძლევს მოქნილობას, დაწყებული პროტოტიპიდან და მოიცავს საწარმოს‑სკეილ სამუშაოდ.

• განაწილებული, cloud-native არქიტექტურა
• მხარდაჭერა მრავალ ANN ინდექსის ტიპებისთვის
• ჰაიბრიდული ძიება სკალარული ფილტრით
• SDK‑ები Python, Java, Go და Node.js‑ისთვის
• Kubernetes და Docker დანერგვის ვარიანტები
• LangChain, LlamaIndex და მთავარ embedding მოდელებთან ინტეგრაცია

2

Openfabric

დემონტაჟისგან დამოუკიდებელი ჩარჩო AI აგენტების შესაქმნელად, მიერთებისთვის და გაშვებისთვის on‑chain მონაცემებით და საცავით.

4.8 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Openfabric არის ღია ინფრასტრუქტურა, რომელიც AI აგენტების ურთიერთშეერთებადობის განვითარებისა და განლაგების საშუალებას აძლევს დეცენტრალიზებულ გარემოში. ის უზრუნველყოფს ხელსაწყოებს, გაშვებადი გარემოს (runtime) და პროტოკოლებს, რათა აგენტები ერთმანეთის აღმოაჩინონ, მონაცემები მიმოცვალონ და დავალებები დააკორიდინონ, ერთი ცენტრალიზებული მომწოდებლის გარეშე. პლატფორმა აერთიანებს დისტრიბუციულ საცავს, იდენტობას და შესრულების ფენებს, რათა დეველოპერები AI‑სერვისები გამოაქვეყნონ, რომლებიც დარჩებიან შემოწმებად, კომპოზიტებად და მდგრადი. შემქმნელები მოდელებს და მონაცემთა წყაროებს pipeline‑ში შექვიან, ხოლო საბოლოო მომხმარებლები მათ unified marketplace‑ში agent‑ების მეშვეობით მიიღებენ. განსაზღვრება დეველოპერებისთვის, მონაცემთა მეცნიერებისთვის და ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც Web3‑native AI‑აპლიკაციების, აგენტების ბაზების ან გამოყენების შემთხვევების შესწავლაში არიან, რომელთათვის საჭიროა გამჭვირვალე და ნდობის მინიმალური AI‑შესრულება.

• დემონტაჟისგან დამოუკიდებელი AI აგენტების runtime
• გავრცელებული მონაცემებისა და მოდელის საცავი
• აგენტის ძიება და ბაზარი
• SDKs აგენტების შესაქმნელად და მიერთებისთვის
• on‑chain პირადი იდენტიფიკაცია და გადამოწმება
• პაიპლაინის მორგება მრავალი აგენტის შორის